人工智能时代 ppt课件
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人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
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人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能概述ppt课件
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目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
定义
人工智能是一门研究、开发用于 模拟、延伸和扩展人的智能的理 论、方法、技术及应用系统的新 技术科学。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科，包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛，推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理，研究隐私保护算法与技术， 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性，降低对特定数据或场 景的依赖，人工智能伦理问题，建立监管机制与标准规 范，促进人工智能健康发展。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法 、语义网络、框架表示法等。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等，以得出新的知识和结论。
在专家系统中，知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。
目录
• 人工智能基本概念与发展历程 • 基础知识体系与技术框架 • 智能算法模型与优化方法 • 数据驱动与知识表示方法 • 伦理、隐私和安全问题探讨 • 未来发展趋势与挑战
01
人工智能基本概念与 发展历程
人工智能定义及特点
定义
人工智能是一门研究、开发用于 模拟、延伸和扩展人的智能的理 论、方法、技术及应用系统的新 技术科学。
自然语言处理技术及应用
自然语言处理定义
研究人与计算机交互的语言问题的一 门学科，包括文本处理、语义理解、 机器翻译等方面。
常见自然语言处理技术
分词、词性标注、命名实体识别、句 法分析等。
自然语言处理应用
智能客服、智能问答、情感分析、文 本摘要等。
发展趋势
深度学习在自然语言处理中的应用越 来越广泛，推动着自然语言处理技术 的不断发展。
面临挑战及解决思路
数据安全与隐私保护
加强数据安全管理，研究隐私保护算法与技术， 保障用户数据安全与隐私权益。
技术可靠性与鲁棒性
提高模型可靠性与鲁棒性，降低对特定数据或场 景的依赖，人工智能伦理问题，建立监管机制与标准规 范，促进人工智能健康发展。
在自然语言处理中，数据驱动方法通 过统计语言模型、深度学习等技术处 理海量文本数据，实现自然语言理解 和生成。
在机器学习领域，数据驱动思想体现 在通过大量数据训练模型，使模型自 动学习并改进。
知识表示和推理机制
知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解和处理的形式，如逻辑表示法 、语义网络、框架表示法等。
推理机制是基于知识表示进行逻辑推理、归纳推理等，以得出新的知识和结论。
在专家系统中，知识表示和推理机制是实现自动化决策和问题求解的关键技术。
人工智能PPT课件
21世纪初，随着大数据和 云计算技术的普及，人工 智能在机器学习和深度学 习等领域取得重大进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
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03 人工智能的应用
智能制造
智能制造是利用人工智能技术对制造全过程进行智能化改造和升级，实现制造过程 的自动化、智能化和高效化。
智能制造能够提高生产效率、降低能耗和减少人力成本，提升企业的核心竞争力。
智能制造的应用领域包括工业机器人、智能装备、智能工厂等，能够提升制造业的 数字化、网络化和智能化水平。
人工智能发展历程
起步阶段
知识工程阶段
20世纪50年代，人工智能的概念开始出现 ，当时的机器只能完成简单的逻辑推理和 数学计算。
20世纪80年代，专家系统开始出现，机器 开始能够模拟人类的经验和知识，解决特 定领域的问题。
数据挖掘阶段
深度学习阶段
20世纪90年代，随着大数据技术的出现， 机器开始能够从大量数据中提取有用的信 息和知识。
05 未来展望
人工智能的发展趋势
01
02
03
技术创新
随着算法、算力和数据等 关键技术的不断突破，人 工智能将迎来更快速的发 展。
应用领域拓展
人工智能将在更多领域得 到应用，如医疗、教育、 金融等，为人类带来更多 便利。
智能化生活
人工智能将深入到人们的 日常生活中，实现智能家 居、智能出行等智能化生 活。
如何应对人工智能的发展
加强政策引导
政府应制定合理的人工智能发展政策， 引导和支持人工智能的健康发展。
促进跨界合作
鼓励不同领域的企业和机构开展跨界 合作，共同推进人工智能的创新和应 用。
提高公众认知
加强人工智能的宣传和教育，提高公 众对人工智能的认知和理解，促进人 工智能的普及和应用。
培养人才队伍
加大对人工智能领域的人才培养力度， 培养具备创新能力和跨界思维的高素 质人才。
人工智能介绍最新PPT课件
场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法
人工智能最新版ppt课件
介绍基于传统方法和深度学习的目标检测算法，如HOG+SVM、Faster踪的基本原理和实现方法，如光流法、Mean Shift、CamShift等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
目标检测与跟踪应用场景
探讨目标检测与跟踪在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域的应用。
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
文本挖掘与信息抽取技术
01
文本挖掘概念与应用
从大量非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，广泛应用于舆情监
测、商业智能等领域。
02
信息抽取任务与方法
包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取等任务，常用方法有基于规则、
统计学习、深度学习等。
03
文本挖掘与信息抽取工具
介绍常用的文本挖掘和信息抽取工具，如NLTK、SpaCy、
介绍三维重建的基本原理和实现方法，如立 体视觉、结构光等。
虚拟现实技术
讲解虚拟现实的基本概念、系统组成及实现 方法。
三维重建与虚拟现实应用场景
分析三维重建与虚拟现实在游戏、影视、教 育等领域的应用，以及未来发展趋势。
05
语音识别与合成技术及应用
语音识别基本原理及挑战
语音识别基本原理
将声音转换成文字，通过对语音信号 的分析和处理，提取出语音中的特征 参数，进而识别出对应的文字或指令。
StanfordNLP等。
情感分析与观点挖掘方法
情感分析概念与应用
对文本进行情感倾向性判断的过程，广泛应用于产品评论、 社交媒体等领域。
情感分析技术与方法
包括基于词典的方法、机器学习方法和深度学习方法等。
观点挖掘任务与流程
从文本中识别和提取观点的过程，包括观点持有者、观点 对象、观点内容等元素的识别。
数据预处理、相似度度量、聚类算法选择与调优、结果可视化等。
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智能医疗系统
辅助诊断
01
通过深度学习和医学图像处理技术辅助医生进行疾病诊断，提
高诊断准确性。
药物研发
02
利用人工智能技术进行药物筛选和研发，缩短研发周期和降低
成本。
远程医疗
03
通过互联网和移动医疗应用实现远程医疗服务，缓解医疗资源
分布不均问题。
智能金融系统
智能投顾
利用人工智能技术进行资产配置和投资建议，提高投资收益和风 险控制能力。
人工智能ppt课件
• 引言 • 人工智能的基本技术 • 人工智能的实现方法 • 人工智能在各领域的应用 • 人工智能的伦理与法律问题 • 人工智能的未来发展与挑战
目录
01
引言
人工智能的定义与发展
01
02
03
定义
人工智能是一种模拟人类 智能，使计算机能够像人 一样进行思维、学习和决 策的技术。
发展历程
智能停车系统
通过物联网和传感器技术实现停车位资源的智能 化管理，提高停车效率。
智能安防系统
视频监控
利用计算机视觉技术对监控视频进行实时分析，实现异常事件检 测和预警。
人脸识别
通过人脸识别技术实现身份认证和门禁管理，提高安防水平。
智能巡检
利用无人机、机器人等技术进行智能巡检，提高安防效率和准确性 。
数据歧视问题
人工智能在处理数据时可能出现歧视现象，如基 于种族、性别、年龄等因素的不公平对待，引发 社会公正问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、联邦学习等隐私保护技术在人工 智能系统中的应用，以缓解数据隐私与安全问题 。
机器决策的责任与道德问题
决策失误责任
当人工智能系统作出错误决策时，如何界定责任归属，是使用者、 开发者还是系统本身承担责任？
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
买卖股票的计算机程序在互相竞争的过程中失控了 。在被称为 高频交易的神秘世界里 ，这些系统不仅 “收割 ”时隐时现的 小型获利机会 ，还会探测和利用彼此的交易策略 。
目录
Contents
欢迎来到未来
人都去了哪里？有人说是人 工智能横扫了华尔街。人工 智能早不是科技公司的专属， 金融领域都在追赶这一潮流。
目录
Contents
电子智能体正不断涌现出来， 他们代表着所有者的狭隘私 利，而且并不关心对其他人 造成的任何影响。到目前为 止，经济后果才是我们即将 面对的最严重的问题。
欢迎来到未来 看不见的威胁更致命 离阿尔法狗走进财经圈还有多远 如何不被人工智能取代
不必过度恐慌
Part 2 看不见的威胁更致命
02 深度学习：深度学习已经成为智能金融在未来的最大利器，其在线下快速、海量地通过学习历史和交易记录来提升 未来决策水平的能力远远高过人类。
03 绝对理性：没有感情、没有思维定式，可以克服人类的弱点和盲点。 04 个性化：在高速运算和海量数据的支持下，人工智能可以提供因人而异、随时随地的定制解决方案，在投资顾问、
2
对人性的分析
机器始终是机器，能力再强也还是机器，在人与人的
感情处理上暂时未见优势。
3
对机器的了解
无论你是什么专业，无论你将来打算从事什么行业，对于计算机语言
都应该有或多或少的了解
Part 4.3 会计学不是让你当会计
13
学问 技能 逻辑 岗位
目录
Contents
欢பைடு நூலகம்来到未来
看不见的威胁更致命
离阿尔法狗走进财经圈还有多远 如何不被人工智能取代
机器人能24小时上班。没有 哪个公司不喜欢这样的吧？ 所以，你需要想想，面对一 张雷打不动的金属脸，你的 优势是什么？
离阿尔法狗走进财经圈还有多远 如何不被人工智能取代 不必过度恐慌
Part 4.1 人工智能的五大优势
11
01 迅速处理分析信息：可以在极短的时间读取、整理和分析全世界范围内的所有公开数据、图像乃至非结构化信息， 藉此作出决定。它在数据分析处理上的能力，和人脑根本不在同一个档次上。
人工智能时代
演讲人：6B-609
目录
Contents
欢迎来到未来 看不见的威胁更致命 离阿尔法狗走进财经圈还有多远 如何不被人工智能取代 不必过度恐慌
目录
Contents
机器人的做法是否与你一样 并不重要，却会以你永远都 无法达到的速度、准确度以 及更低的成本来完成这些工 作。
欢迎来到未来 看不见的威胁更致命
潮流 标准
老牌顶级投行高盛和摩根大通不 但宣布自己是一家科技公司，更 花重金布局以人工智能为代表新 科技。普华永道、摩根大通等机 构甚至有了“机器学习主管”这 一职位。
而从2019年开始，CFA考试这 一金融行业的“黄金标准”也 将引入人工智能的专业知识。
目录
Contents
欢迎来到未来
看不见的威胁更致命
至少我们还能拔电源
不必过度恐慌
演示完毕 感谢聆听
演讲人：6B-609
组合配置等方面可以由模块式服务转向个性化服务。
05 乘数效应：人工智能可以通过大量机器联网，制造出巨大的乘数效应，而不必坠入人类社会中因人员聚集而经常 产生的利益错配、办公室政治等陷阱。
Part 4.2 你需要什么样的能力
12
1
非公开信息
人工智能的强项是对公开资讯的提取、分析以及作出相应决策。
如果资讯来自尚未公开的渠道，你就有击败人工智能的机会了
入应用阶段，他们从经验中学习。第二类新系统来自传感器和执行 器的结合。
未来的工作没有雇佣
3 失业将会成为一个严重的问题，但是令人惊奇的是，事业的原因并
不是缺少工作机会。
未来的矛盾来自资产与人
4 马克思是对的：资本和劳动力之间的矛盾不可避免，而最终失败的
则是工人。但是他无法预见的是，合成智能也能用资本来取代人的 头脑。
离阿尔法狗走进财经圈还有多远 如何不被人工智能取代
不必过度恐慌
Part 1 欢迎来到未来
4
计算机技术的加速
1 计算机技术的加速发展推动了机器人、感知以及机器学习领域的进
步，这些成果让新一代系统可以匹敌甚至超越人类的能力。
智能正在解放你的双手
2 人工智能领域的研究在两个方向上有所突破。第一类新系统已经进
看不见的威胁更致命 离阿尔法狗走进财经圈还有多远 如何不被人工智能取代
不必过度恐慌
Part 3.1 人都到哪里去了
8
Part 3.2 越来越多的人被机器取代是大势所趋
9
高效
由于人工智能、云计算的发展， 使得计算机交易程序能够代替 人工，去更加高效地执行一些 独立的、繁琐性的工作，从而 把人力从传统工作中节省出来 去从事更多有创造性的工作。
6
2010年 5月 6日，证券市场莫名其妙地跌了 9个百分点 ， 大部分下跌过程是在几分钟内完成的，1万亿美元的资产价值 蒸发了，上百万工人的养老金和其他很多类似资金也包括在了 其中。证券交易所的股票交易经纪人无法相信这一事实。
美国证券交易委员会花了近 6个月的时间才弄明白究竟发 生了什么 ，然而答案并没有给人丝毫慰藉 ：代表各自所有者
目录
Contents
欢迎来到未来
人都去了哪里？有人说是人 工智能横扫了华尔街。人工 智能早不是科技公司的专属， 金融领域都在追赶这一潮流。
目录
Contents
电子智能体正不断涌现出来， 他们代表着所有者的狭隘私 利，而且并不关心对其他人 造成的任何影响。到目前为 止，经济后果才是我们即将 面对的最严重的问题。
欢迎来到未来 看不见的威胁更致命 离阿尔法狗走进财经圈还有多远 如何不被人工智能取代
不必过度恐慌
Part 2 看不见的威胁更致命
02 深度学习：深度学习已经成为智能金融在未来的最大利器，其在线下快速、海量地通过学习历史和交易记录来提升 未来决策水平的能力远远高过人类。
03 绝对理性：没有感情、没有思维定式，可以克服人类的弱点和盲点。 04 个性化：在高速运算和海量数据的支持下，人工智能可以提供因人而异、随时随地的定制解决方案，在投资顾问、
2
对人性的分析
机器始终是机器，能力再强也还是机器，在人与人的
感情处理上暂时未见优势。
3
对机器的了解
无论你是什么专业，无论你将来打算从事什么行业，对于计算机语言
都应该有或多或少的了解
Part 4.3 会计学不是让你当会计
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学问 技能 逻辑 岗位
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欢பைடு நூலகம்来到未来
看不见的威胁更致命
离阿尔法狗走进财经圈还有多远 如何不被人工智能取代
机器人能24小时上班。没有 哪个公司不喜欢这样的吧？ 所以，你需要想想，面对一 张雷打不动的金属脸，你的 优势是什么？
离阿尔法狗走进财经圈还有多远 如何不被人工智能取代 不必过度恐慌
Part 4.1 人工智能的五大优势
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01 迅速处理分析信息：可以在极短的时间读取、整理和分析全世界范围内的所有公开数据、图像乃至非结构化信息， 藉此作出决定。它在数据分析处理上的能力，和人脑根本不在同一个档次上。
人工智能时代
演讲人：6B-609
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欢迎来到未来 看不见的威胁更致命 离阿尔法狗走进财经圈还有多远 如何不被人工智能取代 不必过度恐慌
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机器人的做法是否与你一样 并不重要，却会以你永远都 无法达到的速度、准确度以 及更低的成本来完成这些工 作。
欢迎来到未来 看不见的威胁更致命
潮流 标准
老牌顶级投行高盛和摩根大通不 但宣布自己是一家科技公司，更 花重金布局以人工智能为代表新 科技。普华永道、摩根大通等机 构甚至有了“机器学习主管”这 一职位。
而从2019年开始，CFA考试这 一金融行业的“黄金标准”也 将引入人工智能的专业知识。
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欢迎来到未来
看不见的威胁更致命
至少我们还能拔电源
不必过度恐慌
演示完毕 感谢聆听
演讲人：6B-609
组合配置等方面可以由模块式服务转向个性化服务。
05 乘数效应：人工智能可以通过大量机器联网，制造出巨大的乘数效应，而不必坠入人类社会中因人员聚集而经常 产生的利益错配、办公室政治等陷阱。
Part 4.2 你需要什么样的能力
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非公开信息
人工智能的强项是对公开资讯的提取、分析以及作出相应决策。
如果资讯来自尚未公开的渠道，你就有击败人工智能的机会了
入应用阶段，他们从经验中学习。第二类新系统来自传感器和执行 器的结合。
未来的工作没有雇佣
3 失业将会成为一个严重的问题，但是令人惊奇的是，事业的原因并
不是缺少工作机会。
未来的矛盾来自资产与人
4 马克思是对的：资本和劳动力之间的矛盾不可避免，而最终失败的
则是工人。但是他无法预见的是，合成智能也能用资本来取代人的 头脑。
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不必过度恐慌
Part 1 欢迎来到未来
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计算机技术的加速
1 计算机技术的加速发展推动了机器人、感知以及机器学习领域的进
步，这些成果让新一代系统可以匹敌甚至超越人类的能力。
智能正在解放你的双手
2 人工智能领域的研究在两个方向上有所突破。第一类新系统已经进
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不必过度恐慌
Part 3.1 人都到哪里去了
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Part 3.2 越来越多的人被机器取代是大势所趋
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高效
由于人工智能、云计算的发展， 使得计算机交易程序能够代替 人工，去更加高效地执行一些 独立的、繁琐性的工作，从而 把人力从传统工作中节省出来 去从事更多有创造性的工作。
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2010年 5月 6日，证券市场莫名其妙地跌了 9个百分点 ， 大部分下跌过程是在几分钟内完成的，1万亿美元的资产价值 蒸发了，上百万工人的养老金和其他很多类似资金也包括在了 其中。证券交易所的股票交易经纪人无法相信这一事实。
美国证券交易委员会花了近 6个月的时间才弄明白究竟发 生了什么 ，然而答案并没有给人丝毫慰藉 ：代表各自所有者